Capability · Дата-платформа
Дата-платформа с нуля
Строим масштабируемую аналитическую основу на open source стеке — от сырых данных до бизнес-решений.
- Data engineering
- Open source
- Self-service аналитика
- ML-ready
- dbt · Airflow · ClickHouse
0 → prod
Полная платформа за 8–12 недель от старта
100+
Готовых к использованию моделей данных по доменам
Дни → часы
Время от сырых данных до полезного инсайта
Кому это подходит
- Скейл-апы, переросшие Google-таблицы
- E-commerce с разрозненными источниками данных
- Foodtech и QSR с операционкой и digital-каналами
- Энтерпрайзы с легаси-отчётностью и хаосом
Стартовая точка обычно одинаковая: данные живут в продакшен-базах, Google-таблицах и сторонних сервисах — и нет ни одной надёжной цифры, чтобы ответить даже на базовый бизнес-вопрос. Аналитики тратят большую часть времени на подготовку данных, а не на анализ.
Что мы строим
Production-grade дата-платформа, которая надёжно собирает, преобразует и отдаёт данные — целиком на проверенных open source инструментах, без вендор-локина и с полным контролем над стоимостью.
- Хранилище
- S3 / Azure Blob
- Data lake
- Raw → clean → curated зоны
- Трансформации
- dbt
- Версионируемые модели
- С тестами и документацией
- Оркестрация
- Airflow / Dagster
- Регулярные пайплайны
- Мониторинг и алерты
- Аналитика
- ClickHouse
- Запросы за доли секунды
- Миллиарды строк
Единый слой данных
Все источники — события приложения, транзакции, CRM, маркетинг — собираются в одну согласованную, документированную модель данных.
Self-service аналитика
Аналитики получают чистые, доверенные таблицы и отвечают на бизнес-вопросы без подключения инженеров.
ML-ready датасеты
Структурированные feature-таблицы и исторические снимки, готовые подать в рекомендательные и предсказательные модели.
Качество данных встроено
Автотесты, проверки свежести и lineage — чтобы бизнес мог доверять тому, что видит на дашбордах.
Как мы упаковываем поставку
Планы внедрения и поддержки
Поставляем платформу как работающую production-систему — не слайды и не референс-архитектуру.
Выбирайте scope под текущую точку — в следующий тариф можно вырасти, когда платформа окупит себя.
Foundation
Озеро данных + первые пайплайны — настоящий старт, не POC
+поддержка от 150 000 ₽/ месяц
- Озеро данных на S3 / Azure Blob (raw + clean зоны)
- 1–2 пайплайна загрузки источников (БД / API)
- Оркестрация на Airflow (managed или self-hosted)
- Скаффолд dbt-проекта + 5–10 стартовых моделей
- Production CI/CD для data-проекта
- 2-часовая onboarding-сессия для аналитиков
4–6 недель на озеро + первые пайплайны. Минимум: установка + 1 месяц поддержки.
Full Platform
Базовый билд Drafted — production-grade open-source платформа
+поддержка от 450 000 ₽/ месяц
- Всё из Foundation
- Все источники подключены (события, транзакции, CRM, маркетинг)
- Curated-зона со 100+ оттестированными dbt-моделями
- ClickHouse как аналитический слой (запросы за доли секунды на миллиардах строк)
- Фреймворк качества данных: тесты, freshness, lineage
- Мониторинг и алерты (пайплайны + DQ-инциденты)
- Стартовые self-service дашборды на Apache Superset
- Документация + 2 тренинга для аналитиков
8–12 недель на полную платформу. Минимум: установка + 3 месяца поддержки.
Enterprise
Когда платформа становится core-инфраструктурой бизнеса
+поддержка от 700 000 ₽/ месяц
- Всё из Full Platform
- ML feature store (версионируемые фичи, point-in-time корректность)
- Multi-domain governance (data contracts, ownership, сертификация)
- Embedded-инженеры внутри вашей команды на время поставки
- Compliance-усиление (PII-теги, RBAC, audit trail)
- Выделенные SLA и on-call покрытие
14–20 недель на полный enterprise-rollout. Минимум: установка + 6 месяцев поддержки.
Другие варианты поставки — скоро
Готовим ещё два варианта этой capability, чтобы платформа подходила и под ваш текущий тулинг, и под бюджет.
- Cloud-managed дата-платформа: То же покрытие на managed warehouse-стеке (Snowflake / BigQuery / Databricks) — быстрее запускается, дороже в эксплуатации.
- Premium кастомный стек: Spark + Iceberg + Trino для петабайтных нагрузок с жёстким governance и ML-first поставкой.
Что становится возможным
Unit-экономика по требованию. CFO в понедельник утром открывает дашборд и видит маржу по каналу, стране и когорте — не дёргая аналитика, чтобы тот вытянул цифры из трёх систем.
Мониторинг KPI без пожаров. Когда конверсия проседает на конкретном рынке, продуктовая команда видит это в течение часов — не в конце месяца — и может реагировать сразу.
Перформанс кампаний в реальном времени. Маркетинг запустил промо и в моменте отслеживает объём заказов, средний чек и конверсию новых пользователей — корректируя расходы в тот же день.
ML, который реально доезжает до прода. С чистыми версионированными тренировочными данными data science команда занимается моделями, а не подготовкой данных — и доводит эксперименты до прода быстрее.
Результат
Компании уходят от состояния «мы не доверяем своим цифрам» к надёжной масштабируемой аналитической основе, которая растёт вместе с бизнесом — без дорогих проприетарных инструментов и без зависимости от вендора.
Платформа становится бэкбоном для дашбордов, отслеживания KPI, стратегического планирования и ML — всё из одного хорошо структурированного источника правды.
Готовы зафиксировать scope дата-платформы?
Разберём, как должна выглядеть ваша платформа и сколько она стоит.
На созвоне разбираем ваши источники, бизнес-вопросы и ограничения. На выходе — конкретный scope: какой тариф подходит, что запускать в первой фазе, и реалистичный таймлайн до прода.
- Карта источников и приоритеты загрузки
- Хранилище и слои warehouse (озеро / curated зоны)
- Оркестрация и модель CI/CD
- Аналитический слой и self-service поверхность
- Качество данных, мониторинг и ownership
- Выбор тарифа, сроки и формат поддержки
На созвоне разбираем ваши источники, бизнес-вопросы и ограничения. На выходе — конкретный scope: какой тариф подходит, что запускать в первой фазе, и реалистичный таймлайн до прода.